sentinelK
所以经济类纠纷，律师都是按照赔偿比例收费的。这就避免了律师利益方向和事主不同的问题。
1 、在表达方式上，监督学习的结果一定是讨好审核者的。 2 、因为大语言模型是统计学，所以讨好使用者和你最终得到的结果是否“降智”没有特别相干的关系，可以尝试多提供一些上文，从而排除一些错误的局部最优。
程序错误 ≠ 编译报错 不需编译 ≠ 运行前无法检查错误
VibeCoding 同理，他只能降低参与门槛，但不能降低软件工程行业的门槛。
因为软件工程的商业价值从来不是“写代码”本身。 餐馆后厨的商业价值也从来不是“做饭”。
如果假定低代码这个产物客观合理。
我个人理解是这二者，在技术领域上不冲突。但是商业模式上冲突。 技术领域这二者是完全的反面。一个是精准的逻辑组合，一个是概率的模糊生成。
商业上二者完全冲突。低代码的本质就是降低业务的数字化门槛，让业务人员更多的参与程序的制定。 VibeCoding …
举个例子，比如 agent 模式生成了一次代码，然后调用 console 编译，未通过，他会尝试修复一次，然后再编译。
这个过程，从文档的描述上看，算两次请求。对于 opus ，也就是消耗 6 额度。
应该是跟 https://docs.github.com/zh/copilot/concepts/billing/copilot-requests 中，对于 Copilot coding agent 的描述有关。
对于 agent 模式的计费是，“each real-time steering…
其实不冲突的。 工程执行层面的演进，并不会阻碍设计的前进。 执行的演进有可能影响设计的偏好，也有可能衍生另外一个方向的设计模式与逻辑，但不会影响设计本身的上限。
类似的演变在其他工程学领域已经经历很多次了。
比如建筑工程领域，施工从红砖>砖混>钢混的演进。 比如汽车工程领域，从燃油…
我理解，赌博游戏本身其实没有如此大的诱惑。本质上就是总预期负一点的概率游戏。只要三观正确就一定不会沉沦。
但真正恶心的，是围绕在赌博生态周边的吸血鬼。比如高利贷、中介、乃至托和千。这些才是真正让人家破人亡的恶魔。
如果公司提供，那么你的 KPI 其实是计算了 AI 赋能之后的。相当于你理论上应该完成更多的工作。 如果公司不提供，你自购就可以利用你的生产力和公司 KPI 之间的差偷偷划水。
里外里，想不到任何不用 AI Coding 的理由。